La estrategia de BI en una organización sanitaria

La analítica de la información, esto que llamamos “Inteligencia de negocio” (BI - Business Intelligence), tiene por objeto ayudar a las organizaciones (también las de salud) a tomar mejores decisiones, aquellas que tienen más probabilidad de éxito valorado como la consecución de los objetivos en mejoras de calidad, adecuación o eficiencia.

Pero una cosa es acumular tantos datos como se pueda, y otra es estar preparado para aprovecharlos y construir un modelo de “inteligencia clínica” verdaderamente procesable.

Entre los proveedores de salud hay muchos problemas de interoperabilidad, tampoco están generalizadas las estructuras necesarias en equipos de científicos y arquitectos de datos cualificados, hay una escasa dotación de personal con estas funciones, frustrantes obstáculos en el intercambio de datos de salud, y una nula (salvo pocas excepciones) planificación organizacional en este ámbito. Sin ser pesimista, esto podría describir la situación general de los proveedores de salud que siguen en “punto muerto” en lo que respecta al aprovechamiento de sus datos para transformarlos en conocimiento útil.

¿Por qué los proveedores de salud deberían hacer un esfuerzo para avanzar en “Inteligencia de negocio”?... el camino tiene tres “paradas”: descriptiva, predictiva y prescriptiva.

El análisis descriptivo es el comienzo, nos dice lo que ya sucedió. Se describen eventos del pasado para responder preguntas básicas, ¿cuántos pacientes contrajeron una infección nosocomial el año pasado?, ¿en qué hora del día hay más afluencia de pacientes en urgencias?, ¿cuántos pacientes se han atendido por problemas respiratorios en este invierno?... pero el análisis descriptivo no incluye pronósticos ni tendencias.

La analítica predictiva tiene la capacidad de extrapolar el curso de eventos futuros a partir de conocer datos descriptivos interrelacionados. Para poder decirle a un proveedor de salud lo que es probable que suceda en un futuro cercano, conociendo un pasado reciente representativo del entorno, el análisis predictivo va a requerir de grandes volúmenes de datos procesables. El primer desafío para la organización es construir un registro de salud único, una línea de información que acumule toda la información relevante para cada paciente.

Source: usnews

La analítica prescriptiva es a donde queremos llegar. Es la inteligencia artificial. Un algoritmo puede sugerir un tratamiento que sea más probable que cure al paciente, basándose por ejemplo en datos de la composición genética del individuo y su situación clínica, asociados a la experiencia acumulada de múltiples escenarios similares en un gran volumen de pacientes.

Aplicado a la gestión la idea es poder decirle a una organización sanitaria qué actuación concreta tendría el mayor porcentaje de éxito en conseguir un determinado objetivo.

¿CÓMO PASAR DE LA DESCRIPCIÓN A LA PRESCRIPCIÓN?

Las organizaciones de salud deben reevaluar fundamentalmente cómo generan, recopilan, almacenan, procesan e informan sobre sus activos de datos. Eso significa desarrollar una hoja de ruta que identifique cada punto clave a lo largo del proceso. Esto "debe comenzar con un plan, y ese plan tiene que derivarse de un liderazgo clínico, comercial y técnico" (Sanket Shah, profesor de Informática de la Salud en la Universidad de Illinois en Chicago).

Se sugiere abordar seis preguntas fundamentales sobre el acceso a los datos y las capacidades de análisis con el fin de identificar la ubicación de la organización en el espectro de competencia de big data:

- ¿Disponemos de datos y análisis que conecten los conjuntos de datos importantes relacionados con la calidad de la atención y la seguridad del paciente?

- Si tenemos acceso a los datos, ¿están integrados de una manera significativa? ¿Podemos ver esos datos y “contar historias significativas” sobre lo que está sucediendo, dónde está sucediendo y por qué está sucediendo?

- Incluso si tenemos los datos y están integrados de manera significativa, y podemos comenzar a contar esa historia, ¿aplicamos alguna metodología estadística a los datos para agregarlos y dar información?

- Si tenemos los datos, podemos contar una historia, y utilizamos una buena metodología de análisis, ¿podemos presentar la información de manera comprensible a los “clientes del conocimiento”, desde el clínico asistencial hasta el director?

- ¿Los análisis son realmente significativos? ¿La información ayuda a tomar decisiones? ¿Es lo suficientemente rico como para que podamos entender por qué algo está sucediendo?

- Por último, incluso si hemos logrado todo lo anterior, ¿podemos entregar la información de manera oportuna a las personas que necesitan estos datos para hacer su trabajo (tomar decisiones)?

Una vez que el equipo con liderazgo analítico ha identificado las oportunidades de mejora en la organización, se deben desarrollar estrategias de gestión del cambio destinadas a mejorar la calidad de la documentación, establecer procesos de gestión de datos más sólidos, o comprar nuevas tecnologías para cubrir las necesidades en este ámbito.

Fuente: healthitanalytics.com

Del VISC+ al PADRIS

Programa públic d’analítica de dades per a la recerca i la innovació en salut a Catalunya – PADRIS –, la evolución del proyecto VISC+.

El antecedente es la resolución de marzo de 2016 del Parlamento de Cataluña que insta al Gobierno catalán a organizar un proceso participativo "sobre la gestión de los datos sanitarios masivos en el ámbito de la sanidad" para promover la creación de un programa público de big data, una vez se paró el Proyecto VISC+.

El AQuAS también lidera el Programa PADRIS en cuanto a la gestión del acceso a los datos del Sistema sanitario integral de utilización pública de Cataluña (SISCAT). El objetivo general es impulsar y facilitar la investigación, la innovación y la evaluación en el ámbito de la salud.

PADRIS está orientado a los centros de investigación acreditados y a centros de investigación vinculados a los centros asistenciales públicos del SISCAT y universidades públicas. Su acceso estará condicionado al cumplimiento de los criterios establecidos para garantizar el respeto a los principios del Programa con el aval de un comité ético de investigación clínica.

Se implementará en tres etapas: Definición y fundamentos (2016-2017), Despliegue y consolidación (2017-2018) y Plena operativa y evaluación (2019-2020). Cada etapa tiene un calendario con hitos predefinidos.

El alcance del Programa comprende la reutilización de los datos del sistema público de salud de Cataluña con fines de investigación, innovación y evaluación. Estos datos sólo se podrán analizar y ser consultados por personal investigador y cuando justifiquen que el uso que se hará se corresponde a alguna de las finalidades que prevé la normativa: estudios de investigación médica, estudios de epidemiología, planificación y evaluación.

El documento del Programa hace especial mención a la protección de los datos personales, pues en ocasiones los datos no podrán ser anónimos (por ejemplo información genética), aunque siempre rige el principio de confidencialidad y se detallan exhaustivamente los criterios de acceso a la información y el uso autorizado. También se menciona la implementación de un procedimiento denominado de opt-out para garantizar la exclusión de la información de salud para la búsqueda de aquellas personas que se hayan manifestado en este sentido, aunque en el documento de referencia no especifica más cómo se va a llevar a cabo.

La gobernanza del Programa se estructura en 4 órganos integrados en el AQuAS, cada uno de los cuales tiene detalladas sus funciones operativas:

El coste anual del Proyecto se estima en 2,4 M€, sumando los importes de RRHH (1.000.000 €), servicios de apoyo (1.200.000 €), y otros gastos (200.000 €), que inicialmente irán a cargo del Departamento de Salud.

En este sentido cabe recordar la Moción 49 / XI del Parlamento de Cataluña, contra el proyecto VISC+, en la que se instaba al Gobierno de Cataluña a parar definitivamente el proyecto de mercantilización de los datos del Sistema Sanitario denominado VISC+ y cualquier mecanismo que esté relacionado.

Orientant els Sistemes d'Informació dels proveïdors sanitaris al model de contractació de serveis

La novetat més rellevant del nou model de contractació i prestació dels serveis sanitaris del SISCAT (actualització Decret i versió navegable en castellà) és que es tenen en compta les característiques clíniques i les necessitats en salut a nivell poblacional, concretament l’estratificació per CRG (o algun altre sistema de classificació que valori cronicitat i severitat), l’envelliment, la càpita i la dispersió geogràfica.
 
La variabilitat entre les comarques pot arribar a ser molt significativa, tant en indicadors econòmics com de morbiditat. “L’assignació territorial en base poblacional té com a objectius l’equitat en la distribució dels recursos d’acord amb les necessitats de la població, la incentivació d’una millor accessibilitat i l’eficiència clínica, així com fomentar l'orientació dels serveis als resultats clínics i de salut”.

Esborrany del Projecte de Decret sobre la contractació i prestació dels serveis sanitaris amb càrrec al Servei Català de la Salut, i resum de continguts del Decret fet pel CSC.

De manera molt resumida, l’Atenció primària tindrà una contraprestació econòmica resultat del nombre de persones assignades a l’ABS, multiplicat per la càpita, i modulada d’acord amb factors de ponderació que tinguin en compte la morbiditat i altres factors si s’escau, mitjançant procediments d’estratificació de la població. A més tindrà un pressupost assignat per a les derivacions a l’atenció especialitzada vinculada.

Conceptualment d'entrada no sembla que es modifiqui gaire la contraprestació econòmica de les altes hospitalàries (a part de l’alta complexitat i la diversitat de tipologies d'altes, i sense tenir tancat el manual de facturació). Serà la suma resultant de:
a) La suma de multiplicar el nombre d’altes de cada tipologia pel preu unitari mitjà corresponent a la complexitat de la casuística atesa, modulat pels IRR i pels factors de ponderació de cada tipologia d’alta.
b) Més el resultat de multiplicar el nombre total de les altes, pel preu unitari corresponent al nivell d’estructura assignat a cada hospital.

S’incorpora una part significativa de pagament per resultats, basat en uns objectius territorials i en uns objectius específics per línia assistencial o per unitat proveïdora, segons correspongui. La contraprestació per resultats clínics i de salut no està inclosa a l’assignació capitativa, i haurà de contribuir a la sostenibilitat dels sistemes d’incentius establerts en acords laborals que siguin d’aplicació a l’entitat proveïdora dels serveis.

En el termini de 3 anys s’ha de presentar una avaluació d’aquest sistema de pagament, i proposar les mesures necessàries per tal que la contraprestació de l'assistència especialitzada hospitalària d’aguts evolucioni, cada cop més, a un model de sistema de pagament que tingui com a paràmetre principal el procés clínic.

Si el procés clínic ha de ser l'eix del finançament, més val que els sistemes d’informació i les avaluacions, des del punt de vista dels proveïdors, s’orientin des de ja a aquests indicadors. Cal evolucionar els quaderns de comandament de gestió sanitària, que només mirem analistes i gestors, per construir quadres de comandament de gestió clínica, que estiguin enfocats als clínics, i que siguin útils per a la micro gestió de Serveis i Unitats assistencials... o potser el bosc impedirà veure els arbres?

Paral·lelament al procés de definició del Decret, estem en un parèntesi que finalment no acabarà amb res significatiu ... la Llista d’Espera ens està acaparant les majors discrepàncies (més informació en: “Objectiu zero malalts amb més de 6 mesos d’espera en els 14 procediments quirúrgics garantits”, i “Precisions al voltant de les llistes d'espera hospitalàries i altres malentesos”).